这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的第5篇笔记
先来试想一个案例：在一个秒杀系统中，系统只能同时处理十个订单，但是当有100个订单同时到达系统，由于系统只能处理10个，那么剩下的90个订单怎么办？我们可以让这90个订单在一个队列里等待，当服务器有空闲的处理能力时再进行处理。
这个就是消息队列的经典使用案例。
消息队列（MQ）概叙
消息队列（Message Queue），是分布式系统中重要的组件，其通用的使用场景可以简单地描述为：
当不需要立即获得结果，但是并发量又需要进行控制的时候，差不多就是需要使用消息队列的时候。
消息队列主要解决了应用耦合、异步处理、流量削锋等问题。
当前使用较多的消息队列有RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMq等，而部分数据库如Redis、Mysql以及phxsql也可实现消息队列的功能。
使用场景
消息队列在实际应用中包括如下四个场景：
- 应用耦合：多应用间通过消息队列对同一消息进行处理，避免调用接口失败导致整个过程失败；
- 异步处理：多应用对消息队列中同一消息进行处理，应用间并发处理消息，相比串行处理，减少处理时间；
- 限流削峰：广泛应用于秒杀或抢购活动中，避免流量过大导致应用系统挂掉的情况；
- 消息驱动的系统：系统分为消息队列、消息生产者、消息消费者，生产者负责产生消息，消费者(可能有多个)负责对消息进行处理；
常用的一个消息队列-KAFKA
Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统。它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log)，，之后成为Apache项目的一部分。Kafka系统快速、可扩展并且可持久化。它的分区特性，可复制和可容错都是其不错的特性。
主要特性
- 快速持久化，可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化；
- 高吞吐，在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率；
- .完全的分布式系统，Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式，自动实现负载均衡；
- 支持同步和异步复制两种HA；
- 支持数据批量发送和拉取；
- zero-copy：减少IO操作步骤；
- 数据迁移、扩容对用户透明；
- 无需停机即可扩展机器；
- 其他特性：严格的消息顺序、丰富的消息拉取模型、高效订阅者水平扩展、实时的消息订阅、亿级的消息堆积能力、定期删除机制；
优点
- 客户端语言丰富，支持java、.net、php、ruby、python、go等多种语言；
- 性能卓越，单机写入TPS约在百万条/秒，消息大小10个字节；
- 提供完全分布式架构, 并有replica机制, 拥有较高的可用性和可靠性, 理论上支持消息无限堆积；
- 支持批量操作；
- 消费者采用Pull方式获取消息, 消息有序, 通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次;
- 有优秀的第三方Kafka Web管理界面Kafka-Manager；
- 在日志领域比较成熟，被多家公司和多个开源项目使用；
缺点
- Kafka单机超过64个队列/分区，Load会发生明显的飙高现象，队列越多，load越高，发送消息响应时间变长
- 使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间；
- 消费失败不支持重试；
- 支持消息顺序，但是一台代理宕机后，就会产生消息乱序；
- 社区更新较慢；
